Реферат: Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel 5
для выпуска продукции - .......................млн. руб.
 |
ВСЕРОССИЙСКИЙ ЗАОЧНЫЙ ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ
КАФЕДРА СТАТИСТИКИ
О Т Ч Е Т
о результатах выполнения
компьютерной лабораторной работы №2
Автоматизированный корреляционно-регрессионный анализ взаимосвязи статистических данных в среде MS Excel
Вариант № 18
Выполнил: ст. III курса гр.221319
Алдамова Марем Мовсаровна
Проверил: Кожевникова Галина Павловна
Москва 2010 г.
1. Постановка задачи статистического исследования
Корреляционно-регрессионный анализ взаимосвязи признаков является составной частью проводимого статистического исследования деятельности 30-ти предприятий и частично использует результаты ЛР-1.
В ЛР-2 изучается взаимосвязь между факторным признаком Среднегодовая стоимость основных производственных фондов (признак Х ) и результативным признаком Выпуск продукции (признак Y ), значениями которых являются исходные данные ЛР-1 после исключения из них аномальных наблюдений.
| Исходные данные | ||
| Номер предприятия | Среднегодовая стоимость основных производственных фондов, млн.руб. | Выпуск продукции, млн. руб. |
| 1 | 1070,00 | 1030,00 |
| 2 | 1260,00 | 1130,00 |
| 3 | 1300,00 | 1260,00 |
| 4 | 1370,00 | 1400,00 |
| 5 | 890,00 | 700,00 |
| 6 | 1440,00 | 1200,00 |
| 7 | 1480,00 | 1620,00 |
| 8 | 1110,00 | 1100,00 |
| 9 | 1360,00 | 1290,00 |
| 10 | 1570,00 | 1610,00 |
| 12 | 1720,00 | 1700,00 |
| 13 | 1310,00 | 1340,00 |
| 14 | 1440,00 | 1460,00 |
| 15 | 1650,00 | 1770,00 |
| 16 | 1890,00 | 1900,00 |
| 17 | 1410,00 | 1280,00 |
| 18 | 1560,00 | 1520,00 |
| 19 | 1240,00 | 950,00 |
| 20 | 1580,00 | 1300,00 |
| 21 | 1760,00 | 1750,00 |
| 22 | 1210,00 | 990,00 |
| 23 | 960,00 | 930,00 |
| 24 | 1610,00 | 1490,00 |
| 25 | 1440,00 | 1300,00 |
| 26 | 1340,00 | 1230,00 |
| 27 | 1040,00 | 800,00 |
| 28 | 1400,00 | 1250,00 |
| 29 | 1620,00 | 1370,00 |
| 31 | 1540,00 | 1300,00 |
| 32 | 1130,00 | 1160,00 |
В процессе статистического исследования необходимо решить ряд задач.
1. Установить наличие статистической связи между факторным признаком Х и результативным признаком Y графическим методом.
2. Установить наличие корреляционной связи между признаками Х и Y методом аналитической группировки.
3. Оценить тесноту связи признаков Х и Y на основе эмпирического корреляционного отношения η .
4. Построить однофакторную линейную регрессионную модель связи признаков Х и Y , используя инструмент Регрессия надстройки Пакет анализа, и оценить тесноту связи признаков Х и Y на основе линейного коэффициента корреляции r .
5. Определить адекватность и практическую пригодность построенной линейной регрессионной модели, оценив:
а) значимость и доверительные интервалы коэффициентов а0 , а1 ;
б) индекс детерминации R2 и его значимость;
в) точность регрессионной модели.
6. Дать экономическую интерпретацию:
а) коэффициента регрессии а1 ;
б) коэффициента эластичности К Э ;
в) остаточных величин ε i .
7. Найти наиболее адекватное нелинейное уравнение регрессии с помощью средств инструмента Мастер диаграмм .
2. Выводы по результатам выполнения лабораторной работы[3]
Задача 1 . Установление наличия статистической связи между факторным признаком Х и результативным признаком Y графическим методом.
Статистическая связь является разновидностью стохастической (случайной) связи, при которой с изменением факторного признака X закономерным образом изменяется какой–либо из обобщающих статистических показателей распределения результативного признака Y .
Вывод:
Точечный график связи признаков (диаграмма рассеяния, полученная в ЛР-1 после удаления аномальных наблюдений) позволяет сделать вывод, что имеет (не имеет) место статистическая связь. Предположительный вид связи – линейная (нелинейная) прямая (обратная) .
Задача 2. Установление наличия к